部署PhotoMaker通过堆叠 ID 嵌入自定义逼真的人物照片

利用PhotoMaker:基于AI的人脸照片风格转换工具
文章介绍了PhotoMaker这款工具,它通过一张人脸照片进行风格转换,支持快速出图且无需额外的Lora训练。用户只需添加人脸、输入提示词、选择模板并点击提交即可实现个性化定制。

PhotoMaker只需要一张人脸照片就可以生成不同风格的人物照片,可以快速出图,无需额外的LoRA培训。

安装环境

  • python 3.10
  • git
  • Visual Studio 2022

安装依赖库

git clone https://github.com/bmaltais/PhotoMaker.git
cd PhotoMaker
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements-windows.txt

设置模型镜像

set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

 启动项目

.\gui.bat

使用步骤:

1、添加人脸照片,一张图片就可以,但越多越好。虽然PhotoMaker不进行人脸检测,但上传图像中的人脸应该占据图像的大部分。

2、输入提示词,确保在要加上触发词:img,例如:man img或woman img或girl img。

3、选择样式模板。

4、单击“提交”按钮开始自定义。

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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